Détection des fraudes : comment le machine learning peut aider à réduire les dépenses de marketing et à augmenter le retour sur investissement
À mesure que la technologie progresse, les fraudeurs trouvent de nouvelles façons d’exploiter les vulnérabilités du système pour se livrer à des activités frauduleuses. Ces activités comprennent la fraude par rétrofacturation, la prise de contrôle de compte et la fraude au clic. Dans cet article de blog, nous explorerons comment le machine learning peut être utilisé pour détecter et prévenir ces activités frauduleuses, réduisant ainsi les dépenses de marketing et augmentant le retour sur investissement (ROI).
Fraude par rétrofacturation
La fraude par rétrofacturation se produit lorsqu’un client conteste une charge légitime et initie une rétrofacturation, ce qui entraîne une perte de revenus pour le commerçant. Les commerçants sont alors obligés de dépenser des ressources pour enquêter sur la rétrofacturation et, dans certains cas, la contester. Ce processus est long et coûteux et peut nuire à la réputation du commerçant.
Le machine learning peut être utilisé pour détecter la fraude par rétrofacturation en analysant le comportement des clients. En analysant l’historique d’achat et les habitudes de dépenses d’un client, les algorithmes de machine learning peuvent identifier les transactions suspectes et les signaler pour examen. De plus, le machine learning peut analyser l’appareil et l’emplacement du client pour déterminer si la transaction est effectuée à partir d’un emplacement frauduleux connu.
Prise de contrôle de compte
La prise de contrôle de compte se produit lorsqu’un fraudeur accède au compte d’un client en volant ses identifiants de connexion. Une fois que le fraudeur y a accès, il peut effectuer des achats non autorisés, voler des informations personnelles ou se livrer à d’autres activités frauduleuses. La prise de contrôle de compte est particulièrement problématique pour les commerçants qui dépendent de flux de revenus récurrents.
Le machine learning peut être utilisé pour détecter la prise de contrôle de compte en analysant le comportement de l’utilisateur. En analysant les modèles de connexion, l’utilisation des appareils et l’historique des transactions, les algorithmes de machine learning peuvent détecter les activités suspectes et les signaler pour examen. De plus, le machine learning peut détecter des anomalies dans l’emplacement, l’appareil et le comportement de l’utilisateur pour déterminer si le compte a été compromis.
Cliquez sur la fraude
La fraude au clic se produit lorsque les fraudeurs se livrent à de faux clics pour augmenter le coût de la publicité au paiement par clic. Cela est particulièrement problématique pour les annonceurs qui s’appuient sur la publicité au paiement par clic pour générer du trafic vers leur site Web.
Le machine learning peut être utilisé pour détecter la fraude au clic en analysant le comportement des utilisateurs. En analysant l’appareil, l’emplacement et le comportement de l’utilisateur, les algorithmes de machine learning peuvent identifier les activités suspectes et les signaler pour examen. De plus, le machine learning peut analyser le taux de clics de la publicité et déterminer s’il est conforme aux normes de l’industrie.
Réduire les dépenses de marketing et augmenter le retour sur investissement
En utilisant le machine learning pour détecter les activités frauduleuses, les commerçants peuvent réduire les dépenses de marketing et augmenter le retour sur investissement. En prévenant la fraude par rétrofacturation, les commerçants peuvent éviter les frais d’enquête et de contestation des rétrofacturations. En empêchant le piratage de compte, les commerçants peuvent éviter le coût des pertes de revenus et des atteintes à leur réputation. En prévenant la fraude au clic, les annonceurs peuvent éviter de payer pour de faux clics.
De plus, en empêchant les activités frauduleuses, les commerçants et les annonceurs peuvent augmenter le retour sur investissement. En s’assurant que les transactions légitimes sont traitées, les commerçants peuvent augmenter leurs revenus. En s’assurant que la publicité au paiement par clic est légitime, les annonceurs peuvent accroître l’efficacité de leurs campagnes publicitaires.
Pour conclure, le machine learning peut être un outil puissant pour détecter et prévenir les activités frauduleuses telles que la fraude par rétrofacturation, la prise de contrôle de compte et la fraude au clic. En utilisant le machine learning pour détecter la fraude, les commerçants et les annonceurs peuvent réduire les dépenses de marketing et augmenter le retour sur investissement. À mesure que la technologie progresse, le machine learning deviendra de plus en plus important dans la lutte contre la fraude.
Featured image par rawpixel.com sur Freepik
